CTCL 患者的皮肤屏障与微生物组数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为皮肤 T 细胞淋巴瘤(CTCL)患者的皮肤屏障与微生物组。CTCL 是一组以肿瘤性 T 淋巴细胞定位于皮肤为特征的淋巴增殖性疾病,可表现为斑片、斑块、红皮病、瘙痒、皮肤干燥和脱发,晚期可出现皮肤肿瘤并常伴皮肤及系统性感染

Centre for Human Drug Research, NetherlandsCentre for Human Drug Research, Netherlands
clinicaltrials
浏览 39
基因组分类Lymphoma, T-Cell, Cutaneous
Skin Barrier and Microbiome of CTCL Patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

CTCL 患者的皮肤屏障与微生物组数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为皮肤 T 细胞淋巴瘤(CTCL)患者的皮肤屏障与微生物组。CTCL 是一组以肿瘤性 T 淋巴细胞定位于皮肤为特征的淋巴增殖性疾病,可表现为斑片、斑块、红皮病、瘙痒、皮肤干燥和脱发,晚期可出现皮肤肿瘤并常伴皮肤及系统性感染。数据集覆盖 CTCL 相关条件,涉及 Staphylococcus aureus 及其毒素与疾病进展的相关性,以及分期和诊断进展等内容,可用于 CTCL 相关的分类、预测等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤 T 细胞淋巴瘤。皮肤 T 细胞淋巴瘤(CTCL)是原发于皮肤的 T 细胞来源淋巴瘤;它们代表一组以肿瘤性 T 淋巴细胞定位于皮肤为特征的淋巴增殖性疾病。这可能导致皮肤斑片和斑块、红皮病、瘙痒、皮肤干燥和脱发。在晚期阶段,皮肤中出现的肿瘤常与皮肤和系统性感染相关。蕈样肉芽肿(MF)通常行为惰性,而 Sézary 综合征(SS)是一种侵袭性白血病变异型,两者约占所有原发性皮肤淋巴瘤的 53% 和 CTCL 的三分之二(Willemze et al., 2019)。金黄色葡萄球菌(S. aureus)及其毒素已被证明与进展呈正相关,并在所有分期和亚型中定植于 31% 至 76% 的患者(Fujii, 2021)。分期和诊断进展

【主题与分类】

主题标签:Lymphoma, T-Cell, Cutaneous。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05827107

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:皮肤T细胞淋巴瘤。皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL)是原发于T细胞来源的皮肤淋巴瘤;它们代表一组淋巴增殖性疾病,其特征为肿瘤性T淋巴细胞局限于皮肤。这可能导致皮肤斑块和斑片、红皮病、瘙痒、皮肤干燥和脱发。在晚期阶段,皮肤中出现的肿瘤常与皮肤和全身感染相关。蕈样肉芽肿(MF)通常行为惰性,而Sézary综合征(SS)是一种侵袭性且呈白血病变异的类型,二者约占所有原发性皮肤淋巴瘤的53%以及CTCL的三分之二(Willemze等,2019)。金黄色葡萄球菌(S. aureus)及其毒素已被证明与疾病进展呈正相关,并在所有分期和亚型中定植于31%至76%的患者(Fujii,2021)。对CTCL进展进行分期和诊断是确定有效治疗策略的关键。当前CTCL的治疗策略多种多样,侧重于抗肿瘤活性以及感染和/或皮疹治疗。

CTCL是一组恶性肿瘤,属于非霍奇金淋巴瘤的一个亚型,起源于皮肤归巢T细胞,诊断时无皮肤外病变证据。MF和SS是最常见的CTCL变异型(Bastidas Torres等,2018;Willemze等,2019)。MF是CTCL最常见的临床形式(高达60%),其特征是在皮肤慢性炎症环境中恶性皮肤归巢T细胞增殖。SS是一种罕见的CTCL白血病型,约占2%,传统上定义为三联征:瘙痒性红皮病、全身性淋巴结病以及皮肤、淋巴结和外周血中克隆相关的肿瘤性T细胞伴脑回状核(Sézary细胞)(Girardi等,2004;Willemze等,2019)。除MF和SS外,CTCL还表现出其他几种亚型,并呈现多个严重程度阶段。观察到CTCL的皮肤屏障受到扰动,据推测这影响

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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